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公开(公告)号：CN110852158B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201910942378.6
申请日：2019-09-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种基于模型融合的雷达人体运动状态分类算法及系统，方法包括：获得训练集；根据所述训练集构建支持向量机模型；根据所述支持向量机模型得到所述支持向量机模型的预测值；根据所述支持向量机模型的预测值构建极限梯度提升树模型。本发明通过stacking模型融合方法对支持向量机模型和极限梯度提升树模型进行融合，支持向量机模型适合处理小样本高纬度，极限梯度提升树模型具有拟合能力强的优点，融合后的模型兼具支持向量机模型与极限梯度提升树模型的优点，使得模型泛化能力更强，识别精度更高，减少了深度学习中，对模型训练的时间。
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公开(公告)号：CN111598787B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010252004.4
申请日：2020-04-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种生物雷达图像去噪方法、装置、电子设备及其存储介质，方法包括获取生物雷达图像训练集；构建生成式对抗神经网络模型，根据生物雷达图像训练集对生成式对抗神经网络模型进行训练得到训练好的生成式对抗神经网络模型，其中，训练过程中采用的损失函数包括条件三元组损失函数；将测试生物雷达噪声图像输入至训练好的生成式对抗神经网络模型得到去噪后的图像。本发明提供的生物雷达图像去噪方法，由于在训练过程中采用了条件三元组损失函数，使生成式对抗神经网络模型得到更好的收敛，采用该生成式对抗神经网络模型得到去噪图像细节保存更好。
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公开(公告)号：CN113126086B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110244629.0
申请日：2021-03-05
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于状态预测积累的生命探测雷达弱目标检测方法，包括：对接收的多帧回波信号进行离散化；根据第一检测门限对每帧离散回波信号进行检测；构建目标运动模型和目标量测模型；根据目标运动模型和目标量测模型构建目标积累函数；根据速度约束门限和预测约束门限更新每帧回波检测信号的状态转移集合；根据更新的状态转移集合、目标积累函数对每帧回波检测信号计算目标积累函数值；根据第二检测门限和目标积累函数值判断目标；根据目标积累函数值回溯目标估计轨迹。本发明设置第一检测门限滤除类噪声干扰，又设置速度约束门限和预测约束门限筛选与目标状态符合度高的状态信息，使得算法运算量降低，改善了目标检测性能。
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公开(公告)号：CN107783111A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201710875459.X
申请日：2017-09-25
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G01S7/418 , G01S13/9023 , G01S13/904 , G01S13/9043 , G01S13/9094
Abstract: 本发明属于雷达前视成像技术领域，公开了一种基于最大熵准则的雷达前视超分辨成像方法，利用双通道前视扫描雷达回波信号进行建模；引入熵作为目标分布的先验信息，基于贝叶斯准则，建立最大后验成像模型；采用改进共轭梯度法求解成像模型。本发明联合和差通道处理，有效缓解了单通道反卷积问题固有的病态性，同时利用熵作为目标先验信息，避免了回波先验信息不准确的缺点，可突破天线孔径对方位分辨率的限制，并通过改进共轭梯度法对前视成像结果进行迭代求解，具有较高的效率，有利于工程实现高分辨率前视成像。
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公开(公告)号：CN112612011A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011553750.3
申请日：2020-12-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于KD‑树空间搜索的DBSCAN生命探测雷达点迹凝聚方法和系统，所述方法包括：获得生命探测雷达原始回波图像并利用所述原始回波图像的目标像素点创建KD‑树；利用所述KD‑树搜索树中每一点p的Eps邻域半径内的子样本集合；根据所述子样本集合获得p点的聚类簇；遍历所述原始回波图像中未判断的点，直到所有点判断结束，获得所述原始回波图像的聚类后图像；对所述聚类后图像做点迹凝聚处理，以获得点迹凝聚结果。本发明的方法在邻域查询过程中，只需遍历KD‑树中有限数量的路径，减少了目标点迹的聚类时间，极大地提高了点迹凝聚效率，有效满足雷达系统处理的实时性要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110764085A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910935264.9
申请日：2019-09-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种联合最小均方误差估计的变分贝叶斯雷达关联成像方法，包括：获取失配条件下的关联成像模型；根据所述失配条件下的关联成像模型联合最小均方误差估计得到实际参考矩阵；根据两层贝叶斯先验信息模型求解目标散射系数。本发明的雷达关联成像方法通过在雷达成像时设置实际参考矩阵，从而使得本发明的雷达关联成像方法考虑了扰动矩阵对实际回波信号所带来的影响，另外本实施例还在两层贝叶斯先验信息模型条件下得到了目标散射系数，从而达到减小关联成像模型的误差，改善了在低信噪比条件下雷达超分辨成像性能。
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公开(公告)号：CN103020978B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210596406.1
申请日：2012-12-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合多阈值分割与模糊聚类的SAR图像变化检测方法，主要针对已有模糊聚类算法的不足，把多阈值分割与模糊聚类结合起来，用于SAR图像变化检测。其实现步骤是：(1)对两幅SAR图像进行中值滤波；(2)计算得到归一化后的对数比差异图像；(3)采用基于标准粒子群优化的大津法对归一化后的对数比差异图像进行多阈值分割；(4)初始化隶属度矩阵U0和U1；(5)采用FLICM算法对多阈值分割后属于不能确定是否发生了变化的像素进行模糊聚类；(6)去模糊；(7)输出变化检测结果。本发明把多阀值分割和模糊聚类结合起来用于SAR图像变化检测，降低了变化检测时间，并提高了变化检测的精度。
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公开(公告)号：CN103235306A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310106806.4
申请日：2013-03-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种适用于高速机动飞行器载SAR成像的运动补偿方法，首先根据高速机动飞行器载SAR成像的特点，建立了适用于高速机动飞行器载SAR成像的运动误差模型，并以该模型为基础，分析了惯导误差对SAR成像的影响；在完成距离向处理和初步的方位Deramp处理之后，利用惯导信息并结合多普勒调频率估计获得了回波的残余多普勒调频率信息，并以此构造相应的补偿函数对误差相位进行合理补偿，从而较为有效地改善了高速机动飞行器载SAR图像的聚焦质量。
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公开(公告)号：CN103020978A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210596406.1
申请日：2012-12-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合多阈值分割与模糊聚类的SAR图像变化检测方法，主要针对已有模糊聚类算法的不足，把多阈值分割与模糊聚类结合起来，用于SAR图像变化检测。其实现步骤是：(1)对两幅SAR图像进行中值滤波；(2)计算得到归一化后的对数比差异图像；(3)采用基于标准粒子群优化的大津法对归一化后的对数比差异图像进行多阈值分割；(4)初始化隶属度矩阵U0和U1；(5)采用FLICM算法对多阈值分割后属于不能确定是否发生了变化的像素进行模糊聚类；(6)去模糊；(7)输出变化检测结果。本发明把多阀值分割和模糊聚类结合起来用于SAR图像变化检测，降低了变化检测时间，并提高了变化检测的精度。
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公开(公告)号：CN112835001B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011602425.1
申请日：2020-12-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种海面目标雷达点迹凝聚方法及电子设备、存储介质，该方法包括：获取待跟踪二值图像；根据待跟踪二值图像得到起始轮廓点；根据起始轮廓点得到第一个目标像素点；基于当前的所述目标像素点，按照设定顺序在所述预设掩模区域查找下一个目标像素点；判断下一个所述目标像素点是否为起始轮廓点；根据待跟踪二值图像的标记状态对待跟踪二值图像进行点迹凝聚处理，得到待跟踪二值图像的点迹凝聚结果。本发明因为预设掩模区域的大小为(2m+1)×(2n+1)，在预设掩模区域内，第一像素点和第二像素点满足互邻条件，且预设掩模区域内任意两个像素点满足互连条件，由此可以解决传统轮廓跟踪算法不能提取像素点非连通目标轮廓的缺陷。
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